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Todas las reseñas, rankings, guías, estrategias y documentos de confianza.
Glosario
Cada término que usamos en la plataforma de señales IA, definido en lenguaje claro y con referencia cruzada a la página de metodología.
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La puntuación 0-100% en cada tarjeta de señal.
Probabilidad compuesta que el modelo asigna al éxito de una señal. Computada como 0.5×P_ml + 0.3×confluence + 0.2×tasa histórica de aciertos. Por debajo de 60% → no publicada. 75-89% → alta confianza. 90%+ → premium (rara).
También conocido como: Probabilidad del modelo
La salida de probabilidad cruda del modelo LightGBM.
Después de Platt scaling, P_ml es una probabilidad real — 0.7 significa que el modelo es históricamente 70% preciso en vectores de características similares durante la validación out-of-sample. Entra en la fórmula de confianza con el mayor peso (0.5).
Hacer que las probabilidades del modelo signifiquen lo que dicen.
Un modelo que produce 0.7 pero solo acierta el 50% de las veces está descalibrado. Usamos Platt scaling sobre un conjunto de validación retenido para que la probabilidad mostrada realmente coincida con la tasa de aciertos empírica en datos out-of-sample.
Capa de regresión logística que calibra los scores crudos del modelo.
Mapea la salida cruda de un modelo a una probabilidad verdadera vía una pequeña regresión logística ajustada en datos retenidos. Después de Platt scaling, score=0.7 significa "esta configuración ha ganado el 70% de las veces en ventanas out-of-sample".
También conocido como: Tasa de victorias
Tasa de victorias móvil out-of-sample para una tupla (símbolo, marco temporal, versión del modelo).
Fracción móvil de 90 días de TP-aciertos en la versión específica del modelo. Entra en la fórmula de confianza con peso 0.2. El arranque en frío usa 0.55 por defecto para versiones de modelos recién promocionadas hasta que se acumulen 90 días de datos en vivo.
La biblioteca de árboles de decisión con gradient boosting de Microsoft — el motor ML detrás de cada señal.
Entrenamos un ensemble LightGBM por tupla (símbolo, marco temporal) — 40 en total. Elegido sobre las redes neuronales profundas porque para datos financieros tabulares con muestras limitadas, los árboles con gradient boosting superan a las redes profundas en Sharpe e interpretabilidad con 10× menor costo de entrenamiento (Grinsztajn 2022, NeurIPS).
Eliminar sistemáticamente características para verificar que cada una ayuda.
Para cada característica candidata, reentrenar el modelo con la característica excluida. Si el Sharpe out-of-sample no cae, la característica no estaba ayudando y se elimina. Nuestras 82 características finales sobrevivieron a la ablación de más de 140 candidatas.
Esquema de etiquetado: barreras de salida TP / SL / TTL en lugar de retornos a horizonte fijo.
Por López de Prado (Advances in Financial Machine Learning, 2018). Cada vela de entrenamiento se etiqueta con el resultado que habría ocurrido desde esa entrada: TP alcanzado (+1), SL alcanzado (-1) o TTL transcurrido (0). Mucho menos label leakage que las etiquetas ingenuas de "retorno en t+N".
Entrenar en ventana pasada, validar en siguiente ventana, avanzar, repetir.
Entrenar en una ventana de 6 meses, validar en la siguiente ventana de 1 mes, avanzar ambas en 1 mes, repetir. Ordenamiento temporal estricto — nunca shuffles aleatorios. Los modelos que fallan los umbrales de aceptación en el registro walk-forward completo no se promocionan a producción.
Un ajuste del modelo (profundidad del árbol, tasa de aprendizaje) elegido antes del entrenamiento, no aprendido de los datos.
Ajustado vía Optuna en una división 70/15/15 train/val/test con fronteras walk-forward. Incluye num_leaves, learning_rate, feature_fraction, lambda_l2 de LightGBM. Re-ajustado en cada reentrenamiento semanal solo si el Sharpe de los hiperparámetros anteriores se desvía más de 0.3.
Una recomendación publicada para entrar en una operación con entrada / SL / TP específicos.
Generada por el pipeline (ver metodología). Lleva dirección (long/short), precio de entrada, stop-loss, take-profit, objetivo R, confianza, TTL y la versión del modelo que la produjo. Vive en un log de solo anexar desde la publicación hasta el resultado.
También conocido como: Precio de entrada
El precio al que la señal recomienda abrir la posición.
Siempre el precio de cierre de la vela en la que se generó la señal. Para señales de nivel GUEST, la entrada está oculta (`null`) — solo los niveles REGISTERED y superiores ven el precio real. La página de señales marca las tarjetas GUEST con `blurred: true`.
También conocido como: SL
Precio de salida predeterminado que limita la pérdida si la operación se mueve en nuestra contra.
Computado como entrada ± ATR(14) × stop_multiplier. El multiplicador varía por marco temporal: M15=1.0, H1=1.5, H4=2.0, D1=2.5. Suficientemente ajustado para que el ruido aleatorio no lo dispare; suficientemente amplio para que los retrocesos normales tampoco lo hagan. Nunca se mueve después de la publicación.
También conocido como: TP
Precio de salida predeterminado donde la posición cierra con ganancia.
TP = entrada ± ATR(14) × stop_multiplier × R_target. R_target es 1.5-3.0 dependiendo de la confianza — las señales de mayor confianza llevan objetivos R más altos. Siempre configurado para que la relación riesgo-recompensa sea al menos 1.5R.
También conocido como: R
Unidad estandarizada de riesgo: 1R = la distancia desde la entrada al SL.
Si su SL está 50 pips por debajo de la entrada, ese es su 1R. Alcanzar TP a 100 pips sobre la entrada = +2R. Alcanzar SL = -1R. Los R-multiples normalizan a través de símbolos y marcos temporales — una victoria de 2R en EURUSD H1 y una victoria de 2R en XAUUSD H4 representan la misma ganancia ajustada al riesgo.
También conocido como: Tiempo de vida, expiración
Vida útil máxima de una señal antes de que expire sin llenarse.
TTL por defecto por marco temporal: M15=6 velas, H1=12 velas, H4=12 velas, D1=5 velas. Si ni TP ni SL se alcanzan dentro del TTL, la señal se marca como `expired` — no cuenta ni como victoria ni como derrota en las métricas del historial.
Señal de nivel GUEST donde entrada / SL / TP están ocultos.
El backend establece `blurred: true` y pone a null entry_price, stop_loss, take_profit para el nivel GUEST (visitantes anónimos). La dirección y la confianza siguen siendo visibles. La UI muestra la tarjeta con un overlay borroso + CTA de actualización. Los niveles REGISTERED y superiores ven todos los números.
Señal interna que fue bloqueada por el overlay macro antes de la publicación.
Cuando un evento económico de alto impacto pendiente cae dentro de event_window_hours, la señal es vetada — nunca publicada, nunca visible para los usuarios. Los vetos se registran internamente pero se excluyen de las métricas del historial (nunca fueron accionables).
Señal donde el TTL transcurrió sin que TP o SL se alcanzaran.
No cuenta ni como victoria ni como derrota en el historial. Típicamente causada por regímenes de baja volatilidad donde la vela no se movió lo suficiente para alcanzar ninguna barrera. Rastreada por separado en los resúmenes de rendimiento (`n_expired`).
Acuerdo a través de múltiples señales técnicas sobre la dirección.
Puntuación 0-1 de 5 subverificaciones: alineación multi-marco-temporal, proximidad S/R, divergencia RSI, cruce de línea de señal MACD, alineación de pila EMA. Igualmente ponderadas. Entra en la fórmula de confianza con peso 0.3. Alta confluencia + alta P_ml = señal premium.
También conocido como: Sharpe anualizado
(Retorno medio − tasa libre de riesgo) / desviación estándar, anualizado.
La métrica estándar de retorno ajustado al riesgo. Sharpe 1.0+ es bueno para un servicio de señales publicado; 2.0+ es raro y significativo; 3.0+ es nivel de fondo de cobertura (y generalmente involucra infraestructura que los traders minoristas no tienen). Usado como compuerta de aceptación walk-forward.
También conocido como: PF
R bruto ganado / R bruto perdido.
Si las operaciones ganadoras netean +50R y las perdedoras netean -20R, profit factor = 2.5. Un profit factor por debajo de 1.0 significa que el sistema está perdiendo dinero. Por encima de 1.5 es sólido; por encima de 2.0 es fuerte. El umbral de aceptación walk-forward es ≥ 1.5.
Fracción de señales donde TP se alcanzó antes que SL.
Las señales expiradas se excluyen tanto del numerador como del denominador. Con nuestro R-target típico de 2.0, una tasa de victorias del 50% es rentable; 55% es bueno; 60%+ es raro. No se fije solo en la tasa de victorias — el R-multiple promedio importa más para el P&L real.
También conocido como: Drawdown máximo, DD
Mayor pérdida pico-a-valle en R-multiples dentro de una ventana.
Un drawdown de -8R significa que el P&L corriente cayó 8R por debajo de su pico anterior en algún punto. El umbral de aceptación walk-forward es ≤ 15R dentro de una ventana de entrenamiento de 6 meses. El monitoreo en vivo del drawdown móvil de 30 señales dispara auto-rollback si supera el umbral.
También conocido como: R:R, R-target
Cuánto puede ganar en comparación con lo que arriesga en una operación.
Un R-target de 2.0 significa que por cada 1R que arriesga (distancia entrada → SL), apunta a 2R al alza (distancia entrada → TP). Con una tasa de victorias del 50% a 2R, el valor esperado es positivo: 0.5 × +2R + 0.5 × -1R = +0.5R por señal.
Cuánto de su cuenta arriesga en una señal.
No es algo que nosotros establezcamos — es su decisión. Dimensionamiento prudente estándar: arriesgar 0.5%-1% de la cuenta por señal. Para una señal de riesgo de cuenta del 2% con SL de 50 pips en EURUSD, ese es un tamaño de posición tal que 50 pips × valor del pip = 2% del equity.
Cantidad estandarizada de posición forex. 1 lote estándar = 100,000 de divisa base.
Mini = 0.1 lote (10,000), Micro = 0.01 lote (1,000), Nano = 0.001 lote (100). El valor del pip escala linealmente con el tamaño del lote — 1 pip en EURUSD ≈ $10 por lote estándar, $1 por mini, $0.10 por micro.
Movimiento de precio estándar más pequeño en un par forex — 0.0001 para la mayoría de majors, 0.01 para pares JPY.
Pip = "percentage in point". Para EURUSD a 1.0850, moverse a 1.0851 es +1 pip. Para USDJPY a 145.20, moverse a 145.21 es +1 pip. Nuestras distancias de SL/TP son típicamente de 30-150 pips dependiendo de la volatilidad del símbolo (escaladas con ATR, no fijas).
Programa de próximas publicaciones de datos económicos de alto impacto y eventos de bancos centrales.
Nuestro backend consulta el feed del calendario de Forex Factory, contrastado con Bloomberg. Los eventos de alto/medio impacto sobre las divisas en el par de una señal dentro de event_window_hours vetan la señal. El endpoint API del calendario es `/api/public/economic-calendar`.
Publicación económica con reacción de mercado históricamente grande — NFP, CPI, FOMC, etc.
Forex Factory etiqueta los eventos como rojo/naranja/amarillo según el impacto histórico de volatilidad. Los eventos rojos (alto impacto) siempre activan un veto en las divisas relevantes. Los naranjas (medio impacto) activan veto solo si están dentro de una event_window más estrecha (1h para M15/H1, 2h para H4).
También conocido como: event_window_hours
Ventana de tiempo antes de un evento de alto impacto durante la cual se vetan las señales frescas.
Por defecto: 4 horas para señales H1, 8 horas para H4, 24 horas para D1, 1 hora para M15. Configurable por símbolo vía ajustes del backend. Una señal generada 3 horas antes de NFP en pares USD → vetada (dentro de la ventana de 4h H1).
También conocido como: Non-Farm Payrolls (Nóminas no agrícolas)
Informe mensual de empleo de EE.UU. — uno de los eventos forex de mayor impacto.
Publicado por el US Bureau of Labor Statistics el primer viernes de cada mes a las 12:30 UTC. Afecta fuertemente a todos los pares USD. Siempre veta señales en pares USD dentro de la event_window — 4h para H1, 8h para H4.
También conocido como: Índice de Precios al Consumidor, dato de inflación
Lectura titular de inflación — impulsa las expectativas de política del banco central.
El CPI de EE.UU. se publica a mediados de mes a las 12:30 UTC. Las publicaciones de UE/Reino Unido/JP siguen calendarios regionales. La inflación caliente típicamente fortalece la divisa local (expectativas de subida de tasas); el enfriamiento la debilita. Alto impacto a través de los pares de divisas relevantes.
También conocido como: Federal Open Market Committee (Comité Federal de Mercado Abierto)
Comité de decisión de tasas del banco central de EE.UU. — 8 reuniones al año.
Declaración + conferencia de prensa publican los mayores eventos de volatilidad USD. Vetamos señales en pares USD 48h antes de las reuniones programadas (un "período de silencio" más largo que la ventana de evento estándar) porque el posicionamiento cambia impredeciblemente en la previa.
También conocido como: Índice de Fuerza Relativa
Oscilador de momento que mide la relación ganancia/pérdida de 14 velas. Escala 0-100.
Computado como RSI = 100 − 100 / (1 + RS), donde RS = ganancia promedio / pérdida promedio durante 14 velas. Valores >70 tradicionalmente indican sobrecompra; <30 sobreventa. Usado como característica además de componente de confluencia (la divergencia entre el precio y RSI es una señal de reversión de alta calidad).
También conocido como: Moving Average Convergence Divergence
Indicador de tendencia + momento construido a partir de diferencias de EMA.
Línea MACD = EMA(12) − EMA(26). Línea de señal = EMA(9) de MACD. Histograma = MACD − Señal. Los cruces de línea de señal (MACD cruzando por encima/debajo de Señal) y la aceleración del histograma son las características de alto valor para nuestros modelos.
También conocido como: Average True Range (Rango Verdadero Promedio)
Medida del movimiento de precio vela a vela — impulsa todo el posicionamiento de SL/TP.
Promedio de 14 velas del True Range (máx de: high-low, |high-prev_close|, |low-prev_close|). Se adapta a la volatilidad del símbolo: ATR de EURUSD ≈ 30-50 pips en H1; ATR de XAUUSD ≈ 300-500 centavos. Todos nuestros stops están dimensionados en unidades ATR, nunca pips fijos.
También conocido como: BB
Media móvil de 20 períodos ± 2 desviaciones estándar — envolvente de volatilidad.
Banda media = SMA(20). Superior/inferior = media ± 2 × stdev(20). El precio tiende a la reversión a la media cuando toca las bandas exteriores durante regímenes de rango; las rupturas de bandas exteriores señalan regímenes con tendencia. Usado como característica + peso de confluencia.
También conocido como: Exponential Moving Average (Media Móvil Exponencial)
Media móvil ponderada por recencia — más responsiva que SMA.
Usamos una pila de 4 EMA (5, 21, 50, 200) por símbolo. La alineación de la pila (todas inclinándose en la misma dirección, ordenadas correctamente) señala un régimen con tendencia. Los cruces entre miembros de la pila son características de alta calidad. La pendiente es una característica separada.
También conocido como: S/R, zonas de oferta-demanda
Niveles de precio donde los compradores (soporte) o vendedores (resistencia) históricamente dominaron.
Detectado vía pivotes swing de 20 velas. La distancia al nivel S/R más cercano es una característica; las entradas cerca de S/R fuertes obtienen un impulso de confluencia. La colocación de SL evita estar justo más allá de un nivel S/R (stop-runs).
El precio y un oscilador (RSI, MACD) se mueven en direcciones opuestas.
Divergencia alcista: el precio hace mínimo más bajo, RSI/MACD hace mínimo más alto → potencial reversión al alza. Bajista: precio máximo más alto, oscilador máximo más bajo → potencial reversión a la baja. Tratamos las divergencias como una señal de confluencia de alto peso.
Precio de referencia diario computado del high/low/close de la sesión anterior.
Pivot = (H + L + C) / 3 del día anterior. Niveles R1/S1 = 2×Pivot − L / 2×Pivot − H. La distancia al pivot de hoy es una característica de contexto de sesión; las entradas cerca de pivotes se rastrean por separado para análisis de rendimiento.
Simular una estrategia de trading sobre datos históricos para estimar el rendimiento.
Backtesteamos modelos sobre 5 años de velas históricas (4 para cripto debido a la calidad de datos) usando la metodología walk-forward — nunca divisiones aleatorias. Probado para viabilidad de ejecución contra suposiciones de spread + slippage de Tier-1 ECN. Ver página de metodología para el alcance completo "probado vs no probado".
También conocido como: OOS
Datos que el modelo nunca ha visto durante el entrenamiento.
La ventana de validación walk-forward es OOS para la ventana de entrenamiento correspondiente. Todos los números de rendimiento que reportamos provienen de evaluación OOS — nunca in-sample. El historial en el log de señales en vivo es la evaluación OOS definitiva.
Reversión automática a la versión anterior del modelo cuando el rendimiento en vivo se degrada.
Una ventana móvil de 30 señales por (símbolo, marco temporal) rastrea Sharpe / WR / PF en vivo. Cuando alguna métrica cae por debajo del umbral durante 20 señales consecutivas, el motor revierte a la versión buena anterior del modelo. No se necesita aprobación humana para el rollback en sí.
Período inicial después de que se promociona una nueva versión del modelo antes de que existan estadísticas en vivo fiables.
Durante los primeros 90 días de vida de una nueva versión del modelo, la tasa de aciertos histórica usa 0.55 por defecto en la fórmula de confianza (prior sensato). Después de 90 días de señales OOS, la tasa de aciertos móvil real reemplaza al prior.
Combinación de múltiples aprendices débiles que supera a cualquier individual.
El LightGBM de cada tupla (símbolo, marco temporal) es en sí mismo un ensemble de ~500 árboles de decisión, ajustados secuencialmente para corregir los residuos de árboles anteriores. El peso 0.5 sobre P_ml + 0.3 sobre confluence + 0.2 sobre tasa de aciertos en la fórmula de confianza también es un ensemble (de diferentes fuentes de señal).
Diferencia entre el precio de entrada de la señal y el precio de fill real que usted recibe.
En validación asumimos 0.5 pips de slippage encima de spreads Tier-1 ECN. El trading en vivo usualmente muestra 0.3-1.5 pips de slippage dependiendo del bróker, tamaño de cuenta y condiciones de mercado. El slippage importa más para señales M15 de stop ajustado donde puede erosionar 5-10% del R-target.
También conocido como: Par de divisas
Cotización de dos divisas como EURUSD — valor de la base en términos de la cotizada.
EURUSD 1.0850 significa 1 EUR = 1.0850 USD. Majors (USD en un lado): EURUSD, GBPUSD, USDJPY, AUDUSD, USDCAD, NZDUSD, USDCHF. Cruces: sin USD (EURJPY, GBPJPY). Exóticos: divisas de mercados emergentes. Solo operamos majors + XAUUSD + BTCUSD/ETHUSD.
Diferencia entre los precios bid (venta) y ask (compra).
Los spreads EURUSD de brókers Tier-1 ECN típicamente 0.1-0.3 pips. Más anchos en minors (0.5-1.5), pares exóticos (5-50) y XAUUSD (2-4). El spread devora cada operación — un TP de 2 pips después de un spread de 0.5 pips le deja 1.5 pips netos. Por qué no operamos exóticos: el spread solo a menudo excede 1R.
También conocido como: Electronic Communication Network
Modelo de bróker que enruta órdenes a un pool de proveedores de liquidez, no a una mesa de operaciones.
Los brókers ECN (IC Markets, Pepperstone, Tickmill) típicamente ofrecen spreads más ajustados + ejecución más rápida que los brókers market-maker, a cambio de una comisión por lado ($3-7 por lote estándar). Nuestra metodología asume ejecución Tier-1 ECN — las tolerancias de slippage se amplían para configuraciones no-ECN.
Criptomoneda cotizada en una fiat o stablecoin — BTCUSD, ETHUSD.
Operamos BTCUSD y ETHUSD en H1/H4/D1. Se omite M15 en cripto porque la fricción de spread + slippage relativa al ATR es demasiado alta. Los mercados cripto funcionan 24/7 sin veto de calendario económico — pero aplicamos filtros adicionales de drawdown.
Qué tan fácilmente una posición puede ser entrada o salida sin mover el precio.
Alta liquidez (sesión de Londres EURUSD) → spreads ajustados, bajo slippage. Baja liquidez (mínimos de la sesión asiática USDJPY, fines de semana festivos) → spreads más anchos, mayor slippage, gaps. Exponemos la sesión del día como característica para que el modelo aprenda comportamiento consciente del régimen de liquidez.
Una de Asia / Londres / NY / solapamiento — impulsa la liquidez, volatilidad y sesgos de dirección.
Londres (07-16 UTC) es la más líquida para EUR/GBP. NY (12-21 UTC) en solapamiento con Londres es la ventana de mayor volatilidad. Asia (22-07 UTC) es más calmada excepto por eventos JPY. La sesión es una característica en cada modelo — las estrategias varían según el sesgo de sesión.
La página de metodología conecta estos términos en el pipeline completo. La página de historial los muestra en acción.